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modelcontextprotocol/servers: Model Context Protocol Servers
该页面是关于 Model Context Protocol(MCP)服务器的开源项目页面。MCP 旨在为大型语言模型(LLM)提供安全、可控的工具和数据源访问。页面展示了多种参考实现,包括 AWS 知识库检索、Brave 搜索、文件系统操作、GitHub 集成等。此外,还有第三方服务器和社区开发的服务器,涵盖从数据库到社交媒体等多个领域的集成。项目使用 TypeScript 和 Python SDK 实现,并提供详细的文档和资源,以帮助开发者创建和使用 MCP 服务器。
一些优秀可关注的 server:TODO
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这篇文章出的很早,质量高。
可以理解为 MCP 是将不同任务进行分层处理,每一层都提供特定的能力、描述和限制。 而 MCP Client 端根据不同的任务判断,选择是否需要调用某个能力,然后通过每层的输入和输出,构建一个可以处理复杂、多步对话和统一上下文的 Agent。
AI Agent 的描述:
AI Agent 是一个智能系统,它可以自主运行以实现特定目标。传统的 AI 聊天仅提供建议或者需要手动执行任务,AI Agent 则可以分析具体情况,做出决策,并自行采取行动。 AI Agent 可以利用 MCP 提供的功能描述来理解更多的上下文,并在各种平台/服务自动执行任务。
我们有个类比:
AI Agent 是个聪明好学一学就会的孩子。大人不在家,交代孩子自己吃饭,孩子怎么做到自己吃饭呢?
大人在家里布置了房间购置了家电器具等家用物品,它们通过 mcp 协议为孩子给出说明家里各个房间、家电器具等物品都具备哪些能力,以及如何使用它们。
各物品都遵循 mcp 协议给出自己的能力描述与使用方式说明,后续新买的家用物品,只要遵循 mcp 协议,也能被孩子快速统一的识别并使用。
大人不在家的时候,大人交代孩子自己吃饭的时候,孩子就能根据 mcp 协议说明使用家中各种家电与工具,完成餐前煮饭、取菜、洗菜、炒菜、煮汤,餐中按约定吃饭不挑食,餐后整理餐桌、清洗消毒碗碟、垃圾分类、扔垃圾等。
文中还有句话很认同:
实际开发中,只要业务一旦开始复杂,糟糕的代码设计带来了非常糟糕的编程体验。 也有类似知乎问答:[腾讯阿里那样的大厂代码会写屎山吗? - 知乎](https://www.zhihu.com/question/652020343/answer/3493019427 ) AI Chat 完全依赖人类,人类主动问才给出回答建议。AI Composer 可以自由发挥了些,但仍然需要人类介入参与与确认,这已经很好了,但人类的目标很远大哈。 AI Agent 的目标是完全自主。是不是和智驾的说法很像,大家走着走着发现都是竞争对手,然后就卷起来了,分久必合合久必分,卷到一定程度,大家又开始分叉做细分领域,通过分工合作,形成生态。
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MCP 正式宣布 0326 版更新,这些新特性会让自主智能体遍地开花_腾讯新闻
此次更新中最引人注目的革新之一 Streamable HTTP 传输机制。
2025 年 3 月 26 日,MCP 协议发布 0326 版更新,引入 Streamable HTTP 传输机制。该机制基于 HTTP 协议,通过单一端点支持 POST 和 GET 请求,优化了实时性、稳定性和可扩展性。相比旧版 HTTP+SSE,Streamable HTTP 支持断线重连、会话管理,提升了连接弹性与容错能力。其应用场景包括自主智能体协同、分布式 AI 平台、自动化运维等,推动 AI 系统架构向高效、灵活方向发展。
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这个开源真 tm 牛!一键将 FastAPI 转换成 MCP 服务器,以后 API=MCP。
所以 gin、springboot 等框架,快速转换成 MCP 服务器,快有了吗?
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5000 字长文带你看懂,Agent 世界里的 A2A、MCP 协议到底是个啥。 - 知乎
联合国中每个国家的外交大使就是一个 AI Agent,外交大使具备调度与决策能力,根据 A2A 协议,各国外交官可以通过统一的外交礼仪和沟通流程在一起探讨沟通一个事件,比如会议室、统一语言、会议流程与必备资源等。
而各国大使都具备通过自己国内其他机构或第三方机构获取对应事件的资源、信息等能力,外交大使馆会与自己国内其他机构,根据 MCP 协议制定统一的资源信息获取或信息交互协议,并可以在会议上通过 A2A 协议分享给其他国家大使,大家根据自己的能力共享资源与紧密协作探讨与决策国际事件,提高了沟通效率、降低沟通成本。
以前的网站,部署各处,但都基于 HTTP 协议、HTML、CSS、JS 等标准,各站点可以无感知的协作完成用户的需求任务。
现在 AI Agent 和过去的站点是相似的,在标准、协议约定下蓬勃发展,直到合久必分,再出现超级 AI Agent 有自己独立的标准协议,自己建立自己的 AI Agent 生态(或叫其他什么名称,发展太快,拭目以待,感觉逃不出历史规律)。
结合上面 MCP 的拟人化。
家里有两个孩子,一大一小,姐弟俩。要是亲生的,他们俩天生就能互相懂对方,知道对方想啥,能干啥。可要是俩孩子都是领养的,说着不同的语言,想法、做事风格都不同,能力也各有各的,那可就热闹了。现在大人不在家,让他们俩自己吃中午饭,这可咋办呢😉
首先,俩孩子得先商量商量,看看家里有啥材料能做中午饭,他们都会做啥菜。这时候,A2A 协议就派上用场啦,它能帮俩孩子解决语言不通、不知道对方能做啥、甚至不知道家里有啥吃的和工具的问题。有了 A2A 协议,俩孩子就能愉快地沟通起来啦。姐姐说:“我会做意大利面,还能用高压锅炖萝卜排骨汤呢,超简单!“😉 弟弟也不甘示弱:“我也会用电烤箱烤羊排,还会做干锅包菜,味道绝了!“😎
姐姐和弟弟又通过 MCP 协议,各自搞清楚了家里的家电怎么用,顺利完成午餐制作。最后,姐姐洗碗,弟弟擦桌子、整理垃圾分类。姐姐一边洗碗一边说:“今天我洗碗,明天你来哦!“😂 弟弟一边擦桌子一边点头:“行,成交!我擦桌子也挺厉害的!“😎
愉快智能的一个中午就结束了。
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